The Fusion of Large Language Models and Formal Methods for Trustworthy AI Agents: A Roadmap

要約

大規模言語モデル (LLM) は、革新的な AI パラダイムとして登場し、その優れた言語理解とコンテキスト生成機能を通じて日常生活に大きな影響を与えています。
LLM はその優れたパフォーマンスにもかかわらず、学習ベースの性質に固有の制限があるため、信頼性の低い出力を生成する傾向があるという重大な課題に直面しています。
一方、形式的手法 (FM) は、システムの正確性をモデル化、指定、検証するための数学的に厳密な手法を提供する、確立された計算パラダイムです。
FM は、ミッションクリティカルなソフトウェア エンジニアリング、組み込みシステム、サイバーセキュリティに広く適用されています。
しかし、実際の環境での FM の展開を妨げる主な課題は、学習曲線が急峻であること、ユーザーフレンドリーなインターフェイスがないこと、効率性と適応性の問題にあります。
このポジション ペーパーでは、LLM と FM の相互強化を活用して、信頼できる次世代 AI システムを推進するためのロードマップの概要を示します。
まず、推論および認証テクニックを含む FM が、LLM がより信頼性の高い正式に認証された出力を生成するのにどのように役立つかを説明します。
続いて、LLM の高度な学習機能と適応性が既存の FM ツールの使いやすさ、効率、拡張性をどのように大幅に向上させることができるかを強調します。
最後に、これら 2 つの計算パラダイムを統合すること、つまり LLM の柔軟性とインテリジェンスと FM の厳密な推論能力を統合することには、信頼できる AI ソフトウェア システムの開発に変革の可能性があることを示します。
私たちは、この統合が、複雑かつ現実世界の課題に対処できるインテリジェントな FM ツールの開発を促進しながら、ソフトウェア エンジニアリングの実践の信頼性と効率性の両方を強化する可能性があることを認識しています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have emerged as a transformative AI paradigm, profoundly influencing daily life through their exceptional language understanding and contextual generation capabilities. Despite their remarkable performance, LLMs face a critical challenge: the propensity to produce unreliable outputs due to the inherent limitations of their learning-based nature. Formal methods (FMs), on the other hand, are a well-established computation paradigm that provides mathematically rigorous techniques for modeling, specifying, and verifying the correctness of systems. FMs have been extensively applied in mission-critical software engineering, embedded systems, and cybersecurity. However, the primary challenge impeding the deployment of FMs in real-world settings lies in their steep learning curves, the absence of user-friendly interfaces, and issues with efficiency and adaptability. This position paper outlines a roadmap for advancing the next generation of trustworthy AI systems by leveraging the mutual enhancement of LLMs and FMs. First, we illustrate how FMs, including reasoning and certification techniques, can help LLMs generate more reliable and formally certified outputs. Subsequently, we highlight how the advanced learning capabilities and adaptability of LLMs can significantly enhance the usability, efficiency, and scalability of existing FM tools. Finally, we show that unifying these two computation paradigms — integrating the flexibility and intelligence of LLMs with the rigorous reasoning abilities of FMs — has transformative potential for the development of trustworthy AI software systems. We acknowledge that this integration has the potential to enhance both the trustworthiness and efficiency of software engineering practices while fostering the development of intelligent FM tools capable of addressing complex yet real-world challenges.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google